Du POC à la production.
J'aide startups, PME et agences à transformer leurs POC et prototypes IA en produits fiables, sécurisés et rentables. Dix ans d'ingénierie produit appliqués à ce qui se joue après la démo : architecture, coûts, sécurité, scalabilité et ROI.
10 ans d'ingénierie produit · GenAI & Cloud · Google Cloud / Vertex AI · Co-fondateur de Goodnite · Créateur de Sentinelle PII · Créateur de VerseBuilder
Ils m'ont fait confiance : SNCF · Blue Spirit Studios · Playnove
01 — Le problème
Votre POC IA tourne en démo. Mais il bloque avant la production.
Entre un prototype qui impressionne en réunion et un produit qui tient avec de vrais utilisateurs, il y a un fossé. C'est là que la plupart des projets IA s'arrêtent.
Les coûts d'inférence dérapent dès qu'on quitte la démo.
L'architecture tient pour trois utilisateurs, pas pour trois mille.
Les données sensibles partent vers des API tierces sans garde-fou.
Pas de monitoring : quand ça casse en production, vous l'apprenez par vos utilisateurs.
Le cas d'usage est flou, la roadmap inexistante, l'intégration métier à moitié faite.
Et le ROI reste une promesse, jamais un chiffre.
Votre POC est-il prêt pour la production ? Testez-le en 5 minutes.
J'ai compilé les 15 points qui font échouer les POC IA en production — coûts, architecture, sécurité, fiabilité, opérations. Cochez ce qui s'applique à votre projet et obtenez un score honnête de maturité.
02 — La solution
Le modèle IA n'est pas le produit.
Je vous aide à passer de l'expérimentation au produit exploitable.
Un modèle qui répond bien en démo ne fait pas un produit. Le produit, c'est l'architecture qui tient la charge, les coûts maîtrisés, les données protégées, le monitoring qui prévient avant la panne, et une trajectoire claire vers l'échelle. Mon rôle est de faire le pont entre idée IA, architecture, produit, cloud, sécurité et business.
- Cadrage produit
- Architecture technique
- Choix des modèles
- Mise en production
- Monitoring
- Optimisation des coûts
- Sécurité et confidentialité
- Roadmap de passage à l'échelle
03 — Comment je travaille
Trois façons de passer à la production.
01
Audit POC IA → Production
Problème — votre projet IA fonctionne, mais vous ne savez pas s'il tiendra en production, ni ce qu'il coûtera.
Résultat — en 5 jours, une roadmap concrète — architecture, coûts, sécurité, scalabilité, plan d'exécution.
02
Industrialisation de produit IA
Problème — vous avez un prototype ou un MVP fragile, et de vrais utilisateurs qui arrivent.
Résultat — un produit déployé, monitoré, sécurisé et prêt à passer à l'échelle.
03
Fractional AI Product Engineer
Problème — votre équipe avance sur l'IA sans profil senior pour cadrer et arbitrer.
Résultat — un renfort senior quelques jours par mois, du cadrage à la mise en production.
04 — Des produits réels, pas des démos
Ce que j'ai déjà construit.
GenAI en production
Blue Spirit Studios
Conception et développement d'une plateforme SaaS de génération média par IA pour un studio d'animation. Périmètre tenu seul, de bout en bout : architecture, intégration Vertex AI (Gemini, Imagen), maîtrise des coûts d'inférence, mise en production sur Google Cloud. La plateforme est aujourd'hui en production.
IA fiable par construction
VerseBuilder — un copilote IA qui ne devine pas
Générateur no-code de systèmes de jeu pour UEFN (Fortnite), créé en solo et monétisé en freemium. Le copilote IA transforme une description en code Verse compilable — sans code approximatif : l'IA assemble des briques validées, un compilateur maison (IR typé, ~40 checks de validation) garantit la correction. Evals et benchmarks automatisés.
versebuilder.ggGoodnite — un produit construit de zéro
Plateforme de référence pour les créateurs Fortnite Creative. Cofondateur et CTO — pas une mission client : je l'ai construite de zéro et je l'opère, tech, acquisition, SEO et arbitrage produit/business compris. Aujourd'hui : 250 000+ îles référencées, 50 000 visites/mois, 200 000+ abonnés sur les réseaux.
Sentinelle PII — la confidentialité par défaut
Solution de détection et masquage local des données sensibles (emails, téléphones, IBAN…) avant tout passage dans ChatGPT, Claude ou Gemini. 100 % local, aucune donnée transmise à un tiers. Outil que j'ai développé en R&D — démonstration disponible sur demande.
05 — La méthode
Une approche orientée produit, pas seulement modèle IA.
- 01 Cadrer le besoin business
- 02 Auditer le POC ou l'idée
- 03 Concevoir l'architecture cible
- 04 Développer ou refactorer
- 05 Déployer en production
- 06 Mesurer, monitorer et optimiser
Vous avez un POC IA à industrialiser ?
ou écrivez-moi — réponse sous 24 à 48h.